一、集群部署集群规划节点服务器hadoop1hadoop2hadoop3hadoop4角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager1、flink-conf.yaml从16版本开始1-9行必须改集群才能用#JobManager节点地址.jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.bind-host:0.0.0.0jobmanager.rpc.port:6123rest.address:hadoop1rest.bind-address:0.0.0.0#TaskManager节点地址.需要配置为

FlinkCDC和Canal都是用于获取MySQLbinlog的工具，但是有以下几点优缺点对比：FlinkCDC是一个基于Flink的库，可以直接在Flink中使用，无需额外的组件或服务，而Canal是一个独立的服务，需要单独部署和运行，增加了系统的复杂度和成本FlinkCDC支持多种数据库的数据变化捕获，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获FlinkCDC支持Exactly-Once语义，保证数据的一致性和准确性，而Canal只支持At-Least-Once语义，可能会出现数据的重复或丢失FlinkCDC支持自动元数

Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta

Flink学习八Flink容错机制&checkpoint&savepointhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/stateful-stream-processing/1.容错基础概念上一节讲述状态后端;Flink是一个带状态stateful的数据处理系统,在处理数据的过程中,各个算子的记录的状态会随着算子处理的状态而改变;状态后端负责将状态保存在内存或外部持久化存储中(内存方式,Rocks,DB方式)，以便Flink可以在流处理任务中进行快速和可靠的状态访问。本章checkpoint则

目录1.介绍2.使用2.1注册HiveCatalog2.2HiveRead2.2.1流读关键配置2.2.2示例

1、Flink扩展calcite中的语法解析1）定义需要的SqlNode节点类-以SqlShowCatalogs为例a）类位置flink/flink-table/flink-sql-parser/src/main/java/org/apache/flink/sql/parser/dql/SqlShowCatalogs.java核心方法：@Overridepublicvoidunparse(SqlWriterwriter,intleftPrec,intrightPrec){writer.keyword("SHOWCATALOGS");}b）类血缘2）修改includes目录下的.ftl文件，在p

Flinkx/Datax/Flink-CDC优劣势对比_HiBoyljw的博客-CSDN博客一、FlinkX简介(已改名为chunjun)    FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。    FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如

文章目录1、配置总内存2、JobManager内存模型3、TaskManager内存模型4、WebUI展示内存5、FlinkOnYARN模式下内存分配6、FlinkOnYarn集群消耗资源估算6.1、Flink集群6.2、资源分配6.3、Flink提交Yarn集群的相关命令6.4、FlinkOnYarn集群的资源计算公式6.5、FlinkOnYarn集群三种部署模式1、配置总内存FlinkJVM进程的进程总内存（TotalProcessMemory）包含了由Flink应用使用的内存（Flink总内存）以及由运行Flink的JVM使用的内存。Flink总内存（TotalFlinkMemory）包

目录1.前言2.数据源安装与配置2.1MySQL2.1.1安装2.1.2CDC配置2.2Postgresql2.2.1安装2.2.2CDC配置2.3Oracle2.3.1安装2.3.2CDC配置2.4SQLServer2.4.1安装2.4.2CDC配置2.5达梦2.4.1安装2.4.2CDC配置3.验证3.1Flink版本与CDC版本的对应关系3.2下载相关包3.3添加cdcjar至lib目录3.4验证1.前言关于如何使用和配置flinkcdc功能，其实在官方文档（https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/）有相关的教程了本

Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta